【摘 要】
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该文利用基于平板探测器的X射线数字成像检测系统,以航空发动机叶片为结合点,研究X射线数字图像的计算机处理与工件缺陷的智能分析技术.课题的主要工作包括:1、分析了X射线检
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该文利用基于平板探测器的X射线数字成像检测系统,以航空发动机叶片为结合点,研究X射线数字图像的计算机处理与工件缺陷的智能分析技术.课题的主要工作包括:1、分析了X射线检测系统的核心——平板探测器的成像过程,对该过程的随机噪声、偏差、像元响应不一致性及瑕疵等图像降质因素进行了有效地抑制;研究了平滑、灰度级修正和锐化等多种图像增强算法,以进一步消除噪声、提高对比度并突出图像细节.2、考虑到航空发动机叶片X射线图像中存在较大的背景起伏,在图像校正和增强处理的基础上,采用了去除图像背景与阈值分割相结合的缺陷提取方法;重点分析了图像背景模拟的多种算法,提出最小—最大极值滤波法.3、设计了基于BP神经网络的缺陷模式分类器,利用改进的BP网络学习算法提高了网络的收敛速度;通过对模拟缺陷样本的学习,建立起航空发动机叶片缺陷的智能识别网络.4、综合上述过程,设计出一个X射线数字图像处理与智能分析系统,并开发了相应软件.
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